有几种 AI 模型在模式识别方面表现出色，每种模型都适用于不同的数据类型和任务。 卷积神经网络 (CNN) 是基于图像的模式的首选。 CNN 使用卷积和池化等层来分层检测边缘、纹理和形状。 对于文本或时间序列等顺序数据，循环神经网络 (RNN) 及其变体（例如，LSTM、GRU）逐步处理输入，捕获时间依赖性。 Transformer 最初是为 NLP 设计的，它利用注意力机制来识别长序列中的关系，使其对文本、音频甚至图像任务有效。 像 ResNet（CNN）、BERT（Transformer）和 LSTM 网络等模型在实践中被广泛采用。
每个模型都有其特定的优势。 CNN 在计算机视觉领域占据主导地位：像 ResNet-50 或 EfficientNet 这样的架构使用深层来识别照片或医学扫描中复杂的视觉模式。 RNN 擅长时间序列预测（例如，股票价格）或自然语言任务（如情感分析），其中先前步骤的上下文很重要。 Transformer 凭借其全局权衡输入令牌的能力，为 GPT-4 等文本生成模型和 Vision Transformer (ViT) 等图像分类模型提供动力。 例如，ViT 将图像分割成补丁并将它们作为序列处理，从而实现与 CNN 相当的准确性。 TensorFlow 或 PyTorch 等库提供这些模型的预构建实现，从而减少了开发工作。
在选择模型时，请考虑数据类型和任务要求。 对于实时图像处理，像 MobileNet 这样的轻量级 CNN 非常高效。 对于多语种文本分析，多语种 BERT 或 XLM-RoBERTa（基于 Transformer）可以处理跨语言模式。 混合方法，例如将 CNN 与 RNN 结合用于视频字幕，可以解决多模态任务。 来自 Hugging Face 或 TensorFlow Hub 等平台的预训练模型提供了一个起点，允许在自定义数据集上进行微调。 例如，在 X 射线图像的小数据集上微调预训练的 ResNet 可以快速将其调整为检测医疗异常。 始终使用精确召回曲线或 F1 分数等指标验证模型性能，具体取决于问题的不平衡性和重要性。